본 논문에서는 날씨와 같은 외부 환경요인에도 강건하게 동작할 수 있는 장애물 감지 기법을 제안한다. 특히, DB 기반의 특징 매칭과 RANSAC(RANdom SAample Consensus)기반의 다중 평면 방식을 통해 증강현실(Augmented Reality, AR)에서 정확하게 위험 상황을 알려줄 수 있는 장애물 감지 시스템을 제안한다. RGB카메라로부터 얻은 영상을 기반으로 장애물을 검출하는 접근법은 영상에 의존하기 때문에 조명에 따른 특징 검출이 부정확하고, 조명이나 자연광 또는 날씨의 영향을 받기 때문에 장애물 검출이 어려워진다. 또한, 복잡한 지형에서 생성되는 다수의 평면은 장애물을 감지하는데 있어서 오차가 커지는 원인이 된다. 이 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 DB기반의 특징 매칭을 통해 조명에 관계없이 장애물을 효율적이고 정확하게 감지한다. 또한, 다중 평면을 RANSAC을 통해 단일 평면으로 정규화하여 특징점을 분류하기 위한 기준을 새롭게 계산한다. 결과적으로 제안하는 방법은 조명, 자연광, 날씨에 관계없이 효율적으로 장애물을 감지할 수 있고, 높낮이나 다른 지형에서도 안정적으로 표면을 감지할 수 있기 때문에 사용자의 안전성 확보에 활용할 수 있을 거라 기대한다. 제안하는 방법은 모바일 디바이스에서 실험한 결과가 대부분 안정적으로 실내/외의 장애물들을 인지하였다.
We injected infectious myonecrosis virus (IMNV) to pacific whiteleg shrimp, Litopenaeus vannamei, and observed closely with using light microscope and transmission electron microscope (TEM) for 4-8 days post infection (dpi). As clinical signs, abdominal bodies had mild opaque muscles at 5 dpi. And the mortality was shown at 6 dpi. At 8 dpi, most injected shrimps had severe opaque muscles and humped back that cause of movement disorder. As results of histopathological examinations, local parts of abdominal body muscle had muscle fiber hyalinization, muscle fiber atrophy, rounded muscle fibers, myofibrillar hypertrophy in size, a decrease in number of myofibrils and phagocytosis from the sarcolemmas by multiple hemocytes at 4 dpi. Especially, myofibrillar hypertrophy appeared at the whole or random part of single muscle fiber not in specific locations like the center or edge of muscle fiber. At 6-7 dpi, multiple muscle necrosis, muscle fiber segmentation, myofibril lysis ap- peared and a few hemocytes were infiltrated at lesions. At 8 dpi, extensive muscle necrosis, multiple myofibril lysis and muscle fiber atrophy were shown, and very few hemocytes were infiltrated. In early stage of infection, local viral myositis with zenker's degeneration were shown. These lesions appeared multiply after the early stage. In late stage of infection, extensive coagulative muscle necrosis appeared with few of inflammatory response such as hemocytes infiltration. The lack of hemocytes infiltration response at the late stage might be disadvantage for Litopenaeus vannamei to defense against IMNV and to recover, because hematocytes (granulocyte, semi-granulocyte) eliminate pathogen and damaged tissues from infection sites and help recover. As results of the TEM observation, IMNVs that had nonenveloped icosahedral capsid which was 30-40 nm diameter were in myofibril and beside tubules of sarcoplasmic reticulum and moved to the certain direction. The micro-tears and micro-trau- mas in myofibrils caused muscle fiber necrosis. And semi-granulocytes engulfed IMNVs to eliminate virus.
본 연구는 천연물질인 증류 죽초액이 함유된 천연화장품의 여드름 피부 개선에 대한 효과성을 검증하여 여드름 화장품 소재 개발을 목적으로 하였다. 연구의 대상 10대 남·여 20명을 선정하여 난수표방식에 따라 10명은 천연화장품(폼 클렌징, 토너, 팩)을 사용한 대조군으로 10명은 증류 죽초액이 함유된 천연화장품(폼 클렌징, 토너, 팩) 사용한 실험군으로 배정하였다. 화장품 사용 기간은 12주로 하였고, Mark-·Vu 피부 측정기를 사용하여 사전, 6주 후, 12주 후 피부의 피지, 모공 크기, 붉은기를 측정하였다. 수집된 자료는 SPSS v. 21.0 통계 패키지 프로그램을 활용하여 분석하였으며, 결과는 다음과 같다. 첫째, 천연화장품의 피부 안정성 확인을 위한 인체첩포시험 결과 피부에 안전한 제품으로 확인되었다. 둘째, 대조군과 실험군의 피지, 모공 크기, 붉은기에 대한 동질성 검증 결과 동질성이 확보되었다. 셋째, 증류 죽초액이 함유된 천연화장품의 여드름 피부 개선 효과 검증에서 실험군이 대조군에 비해 이마와 오른 볼 부위의 피지, 모공 크기, 붉은기 변화의 감소율이 더 크게 나타났다. 이에 증류 죽초액이 함유된 천연화장품은 피부에 안전하며, 여드름 피부에서 피부의 피지 감소와 모공 크기 및 붉은기 감소에 효과적인 것으로 확인됨에 따라 화장품 산업에서 증류 죽초액 활용을 기대하는 바이다.
In this work a multi-fidelity non-intrusive polynomial chaos (MF-NIPC) has been applied to a structural wind engineering problem in architectural design for the first time. In architectural design it is important to design structures that are safe in a range of wind directions and speeds. For this reason, the computational models used to design buildings and bridges must account for the uncertainties associated with the interaction between the structure and wind. In order to use the numerical simulations for the design, the numerical models must be validated by experi-mental data, and uncertainties contained in the experiments should also be taken into account. Uncertainty Quantifi-cation has been increasingly used for CFD simulations to consider such uncertainties. Typically, CFD simulations are computationally expensive, motivating the increased interest in multi-fidelity methods due to their ability to lev-erage limited data sets of high-fidelity data with evaluations of more computationally inexpensive models. Previous-ly, the multi-fidelity framework has been applied to CFD simulations for the purposes of optimization, rather than for the statistical assessment of candidate design. In this paper MF-NIPC method is applied to flow around a rectan-gular 5:1 cylinder, which has been thoroughly investigated for architectural design. The purpose of UQ is validation of numerical simulation results with experimental data, therefore the radius of curvature of the rectangular cylinder corners and the angle of attack are considered to be random variables, which are known to contain uncertainties when wind tunnel tests are carried out. Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations are solved by a solver that employs the Finite Element Method (FEM) for two turbulence modeling approaches of the incompressible Navier-Stokes equations: Unsteady Reynolds Averaged Navier Stokes (URANS) and the Large Eddy simulation (LES). The results of the uncertainty analysis with CFD are compared to experimental data in terms of time-averaged pressure coefficients and bulk parameters. In addition, the accuracy and efficiency of the multi-fidelity framework is demonstrated through a comparison with the results of the high-fidelity model.
본 연구는 Monte Carlo 기법을 교통카드기반의 수도권 지하철의 통행배정 문제에 적용하는 과정을 검토하였다. 연구는 우선 교통카드에서 역 간 표본의 통행에서 나타나는 통행시간에 대하여 프로빗 모형의 기반이 되는 정규분포의 가정을 적용하였다. Monte Carlo 통행배정은 역 간 통행에 대하여 평균과 표준편차를 산정하고 이를 개별 링크의 차내시간과 환승의 보행 및 배차간격의 가중치로 적용하는 방안을 제안하였다. 샘플 수가 50 이하로 낮게 나타나는 장거리 통행은 유사 통행의 특성을 이전하는 방안으로 적용하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대하여 두 가지 방향에서 연구 결과를 검토하였다. 하나는 선릉-성수의 단일 역 간 통행에 대하여 차내시간 및 환승시간에 랜덤샘플링을 적용하는 방안으로 검증하였다. 다음으로 수도권 지하철 전체에 대해서는 역 간 통행 샘플수에 따라서 50 이상은 역 간 정규분포의 가정을 그대로 수용하였다. 샘플수가 50 이하의 장거리 통행은 역 간 최소거리가 122 (Km)에서 표본의 균등성이 확보되는 상황으로 판단하고 이 거리에서 나타나는 카드자료의 역 간 평균과 표준편차를 적용하였다. 사례연구로서 교통카드자료로 구축된 수도권 지하철을 네트워크를 대상으로 단일OD 및 전체 OD의 통행배정의 결과를 도출하였다. 한편 통행에 대한 샘플링이 부족한 상황에서 추가적인 연구가 필요한 것으로 나타났다.
기후변화로 집중호우의 강도가 증가함에 따라 하천에서 기왕의 관측 자료가 없는 고수위가 관측되고 있다. 수위-유량 관계 곡선식은 기왕 관측 자료를 바탕으로 수위를 유량으로 환산하기 때문에 관측 자료가 부족한 경우, 유량 자료 생산에 있어서 불확실성이 커지고 정확성이 떨어지게 된다. 부족한 자료를 보완하고 유량자료의 정확성을 높이기 위하여 본 연구에서는 1차원 수치해석 모형을 기반으로 한 Monte Carlo 모의를 이용하여 대상 지역의 유량을 수리학적으로 추정하는 방법을 제시하였다. 기존에 작성되어있는 수위-유량 관계곡선식을 바탕으로 경사, 조도계수, 하폭 등의 영향을 받는 계수와 흐름의 조건에 따라 영향을 받는 지수를 난수로 발생시켜 다수의 가상 곡선식을 생성하였다. 가상의 곡선식과 주요지점의 관측수위를 활용한 수치모의 결과를 비교하여 홍수위의 재현성이 좋은 최적 샘플의 곡선식을 상류 경계 지점의 곡선식으로 선정하였다. 제안한 방법론을 섬진강 요천 합류부를 대상으로 적용하였으며, 그 결과 수위 재현성이 큰 폭으로 개선된 것을 확인하였다. 또한, 제안한 방법론의 적용 시 해당 샘플의 수리해석 결과를 바탕으로 모의단면의 수위와 유량을 수리학적으로 추정할 수 있다는 장점이 있다.
본 연구에서는 다지점의 일단위 강수량을 동시에 모의할 수 있는 추계학적 강수모의모형을 제시하였다. 각 지점의 강수발생은 무강수 기간에 대해 고차를 허용하는 혼합차수 마코프 모형을 이용하였으며, 강수량은 Anscombe 잔차와 감마분포를 이용하여 모의하였다. 다지점에 대한 강수발생과 강수량의 공간적 상관관계는, 상관관계를 가진 랜덤자료를 생성하여 재현하였다. 구축된 강수모의모형을 이용하여 우리나라 중부지역에 위치한 17개 관측지점의 강수량을 모의하고 모의정확성을 검토 하였다. 검증에 필요한 통계값들은 50번의 반복실행에 의해 생성된 강수량 시계열로부터 추정하여 제시하였다. 검토결과, 강수모의모형이 관측강수의 강수일수, 강수 지속기간, 무강수 지속기간, 강수일의 평균강수량과 표준편차 등을 비교적 잘 모의 하였다. 최대 강수 지속일과 무강수 지속일의 50번 반복실행의 평균값의 RMSE는 관측자료 평균값의 약 23% 정도, 100년 빈도와 200년빈도의 강수량의 RMSE는 관측자료 평균값의 약 17% 정도에 달하는 것으로 확인되었다. 강우발생과 강우량에 대한 공간적 상관관계는 비교적 정확히 재현하고 있음을 확인하였다.
본 연구는 학습분석학을 기반으로 블렌디드 수학 수업에서 발생하는 학습 데이터를 활용하여 수학 학업성취도를 예측하는 요인이 무엇인지 탐색하고, 그 결과를 활용하여 수학 학업성취도를 예측하는 인공지능 모델을 개발하고자 하였다. 초등학교 5~6학년 학생 205명의 수학 학습 성향, LMS 데이터, 평가 결과를 수집하여 랜덤포레스트 모델을 분석하였다. 수학 학습성향에는 수학학습 자신감, 수학불안, 수학교과 흥미, 수학학습 자기관리, 수학학습 전략이 포함되었다. LMS 데이터로 e학습터의 진도율, 학습 횟수, 학습 시간을 수집하였다. 평가는 진단평가와 각 단원의 단원평가 결과를 사용하였다. 분석 결과 수학 학습성향 중 수학 학습 전략이 저성취 학생을 예측에 가장 중요한 요인으로 나타났다. LMS 학습 데이터는 예측에 미미한 영향을 주었다. 본 연구는 인공지능 모델이 블렌디드 수학 수업에서 발생하는 학습 데이터로 저성취 학생을 예측할 수 있음을 시사한다. 또한 분석 결과를 통해 교사가 학생을 평가하고 피드백하는 데 구체적인 정보를 제공하여 교사의 평가 활동에 보조적인 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
Yeon-Hee Lee;Sung-Woo Lee;Hak Young Rhee;Min Kyu Sim;Su-Jin Jeong;Chang Won Won
Journal of Korean Dental Science
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제16권2호
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pp.128-148
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2023
Dementia is an umbrella term that describes the loss of thinking, memory, attention, logical reasoning, and other mental abilities to the extent that it interferes with the activities of daily living. More than 50 million individuals worldwide live with dementia, which is expected to increase to 131 million by 2050. Recent research has shown that poor oral health increases the risk of dementia, while oral health declines with cognitive decline. In this narrative review, the literature was based on the "hypothesis" that dementia and oral health have a close relationship, and appropriate oral health and occlusal rehabilitation treatment can improve the quality of life of patients with dementia and prevent progression. We conducted a literature search in PubMed and Google Scholar databases, using the search terms "dementia," "major neurocognitive disorder," "dentition," "occlusion," "tooth loss," "dental prosthesis," "dental implant," and "occlusal rehabilitation" in the title field over the past 30 years. A total of 131 studies that scientifically addressed dementia, oral health, and/or oral rehabilitation were included. In a meta-analysis, the random effect model demonstrated significant tooth loss increasing the dementia risk 3.64-fold (pooled odds ratio=3.64, 95% confidence interval [2.50~5.32], P-value=0.0348). Tooth loss can be an important indicator of cognitive function decline. As the number of missing teeth increases, the risk of dementia increases. Loss of teeth can lead to a decrease in the ascending information to the brain and reduced masticatory ability, cerebral blood flow, and psychological atrophy. Oral microbiome dysbiosis and migration of key bacterial species to the brain can also cause dementia. Additionally, inflammation in the oral cavity affects the inflammatory response of the brain and the complete body. Conversely, proper oral hygiene management, the placement of dental implants or prostheses to replace lost teeth, and the restoration of masticatory function can inhibit symptom progression in patients with dementia. Therefore, improving oral health can prevent dementia progression and improve the quality of life of patients.
Min Jung Ko;Dong A Park;Sung Hyun Kim;Eun Sook Ko;Kyung Hwan Shin;Woosung Lim;Beom Seok Kwak;Jung Min Chang
Korean Journal of Radiology
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제22권8호
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pp.1240-1252
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2021
Objective: To compare the accuracy for detecting breast cancer in the diagnostic setting between the use of digital breast tomosynthesis (DBT), defined as DBT alone or combined DBT and digital mammography (DM), and the use of DM alone through a systematic review and meta-analysis. Materials and Methods: Ovid-MEDLINE, Ovid-Embase, Cochrane Library and five Korean local databases were searched for articles published until March 25, 2020. We selected studies that reported diagnostic accuracy in women who were recalled after screening or symptomatic. Study quality was assessed using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2 tool. A bivariate random effects model was used to estimate pooled sensitivity and specificity. We compared the diagnostic accuracy between DBT and DM alone using meta-regression and subgroup analyses by modality of intervention, country, existence of calcifications, breast density, Breast Imaging Reporting and Data System category threshold, study design, protocol for participant sampling, sample size, reason for diagnostic examination, and number of readers who interpreted the studies. Results: Twenty studies (n = 44513) that compared DBT and DM alone were included. The pooled sensitivity and specificity were 0.90 (95% confidence interval [CI] 0.86-0.93) and 0.90 (95% CI 0.84-0.94), respectively, for DBT, which were higher than 0.76 (95% CI 0.68-0.83) and 0.83 (95% CI 0.73-0.89), respectively, for DM alone (p < 0.001). The area under the summary receiver operating characteristics curve was 0.95 (95% CI 0.93-0.97) for DBT and 0.86 (95% CI 0.82-0.88) for DM alone. The higher sensitivity and specificity of DBT than DM alone were consistently noted in most subgroup and meta-regression analyses. Conclusion: Use of DBT was more accurate than DM alone for the diagnosis of breast cancer. Women with clinical symptoms or abnormal screening findings could be more effectively evaluated for breast cancer using DBT, which has a superior diagnostic performance compared to DM alone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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